姚敏数字图像处理第二章图像获取.ppt

1,DigitalImageProcessing,数字图像处理,E-MAIL:myao99,姚敏,2,第二章图像获取,3,2.1概述,4,图像,景物,成像系统,采样图像,采样子系统,数字图像,量化器,图2.1图像采集系统,5,2.2连续图像模型,6,连续图像的表达式,代表像源的空间辐射能量分布,标准观察者对图像光函数的亮度响应光场的瞬时光亮度计量,相对光效函数，即人视觉的光谱响应,7,连续图像的表达式,8,连续图像的的随机表征,图像函数是一种空间变量为、时间变量为的三维连续随机过程随机过程可以由它的联合概率密度完全地表示出来,对于所有样本点的联合概率密度,9,常用的概率密度模型,1.均匀密度,2.雷利(Rayleigh)密度,10,分别是随机过程的均值和方差。对于图像正交变换（如傅里叶变换）系数的幅度概率密度来说，高斯密度是相当精确的模型。,3.指数密度,4.高斯密度,常数,常用的概率密度模型,11,常用的概率密度模型,用于估计点上的图像函数f1，其前提是点上的图像函数f2已知。,5.拉普拉斯密度,6.条件概率密度,12,图像随机过程的数字特征,1.一阶矩或平均值,2.二阶矩或自相关函数,13,图像随机过程的数字特征,3.自协方差,4.方差,14,2.3连续图像的频谱,15,一维连续傅里叶变换,变换存在的充分条件,16,一维连续傅里叶变换,幅度谱,能谱,相位谱,17,二维连续傅里叶变换,变换存在的充分条件,18,二维连续傅里叶变换,幅度谱,能谱,相位谱,19,二维连续傅里叶变换,例,20,图2.3单个矩形脉冲信号及其频谱,(c)幅度频谱强度图,(b)幅度频谱,(a)矩形脉冲,21,figure(1);%建立图形窗口1u,v=meshgrid(-1:0.01:1);%生成二维频域网格F1=abs(sinc(u.*pi);F2=abs(sinc(v.*pi);F=F1.*F2;%计算幅度频谱F=|F(u,v)|surf(u,v,F);%显示幅度频谱，如图2.3(b)shadinginterp;%平滑三维曲面上的小格axisoff;%关闭坐标系figure(2);%建立图形窗口2F1=histeq(F);%扩展F的对比度以增强视觉效果imshow(F1);%用图像来显示幅度频谱，如图2.3(c),MATLAB程序,22,2.4图像采样,23,采样定理,冲激串采样,采样周期T,采样频率,采样函数,24,采样定理,冲激串采样的频谱,是频域上的周期函数，它满足是由一组移位的叠加而成，但在幅度上有1/T的变化,25,采样定理,冲激串采样的频谱,26,采样定理,冲激串采样的频谱,27,采样定理,采样定理,28,采样定理,采样恢复,通常,29,采样定理,采样恢复,低通滤波器输出频谱,直接对上式取傅里叶反变换，就得到了原函数,30,图像采样,空间采样函数,空间采样频率,空间采样函数,31,图像采样,空间采样函数,32,图像采样,采样后图像,33,图像采样,采样图像频谱,34,图像采样,图像重建,35,图像采样,二维采样定理,奈奎斯特准则,36,图像采样,自适应采样,均匀采样，即上述讨论的等间隔采样。当对采样点数目有所限制时，比如说NN个采样点，此时可以根据图像的特性采用自适应采样方案，有可能获得更好的效果。自适应采样方案的基本思想是：在图像函数值变化较大的区域采用精细的采样，在相对平滑的区域采用粗糙的采样。这种自适应采样方案又称为非均匀采样。例如，一幅在均匀背景上叠加了一幢房屋的图像。显然，该图像的背景只有极少的细节信息，用粗糙的采样来表示已经足够。另一方面，图像上的房屋含有大量的细节信息，在该区域增加采样点就可以改善整体效果，特别是当N较小时尤其如此。,37,2.5图像量化,38,量化器模型,K=1是标量量化K1为向量量化,39,标量量化,标量量化的线表示法,多对一的映射,40,标量量化,标量量化特性,41,标量量化,最优量化器设计就是取均方误差最小或信噪比最大的量化,量化误差,均方误差,信噪比,最优量化器,42,标量量化,压扩量化与非均匀量化器等效的均匀量化方法,g=T(f),压扩量化器,43,标量量化,压扩量化变换表,44,向量量化,向量量化模型,45,向量量化,向量量化模型,46,向量量化,向量量化器,47,向量量化,压缩能力强。由于码书长度J一般远小于总的输入信号样本数，适当选取码书长度和码字维数，可以获得很大的压缩比。码书控制着量化失真量的大小。向量量化中码书的码字越多，失真就越小。只要适当选取码字数量，就能控制失真量在容许的范围内。因此，码书设计是向量量化的关键环节之一。计算量大。向量量化每输入一个向量f，都要和J个码字逐一比较，搜索出最接近的yi，所以工作量很大。因此，寻求一种合适的快速码书搜索算法是实现向量量化的第二个关键。向量量化是定长码，容易处理。,向量量化特点,48,向量量化,码书设计,LBG算法设计向量量化器码书的算法,49,向量量化,码书设计,50,向量量化,码书搜索,51,向量量化,码书搜索,52,向量量化,码书搜索,53,2.6数字图像的基本概念,54,数字图像的表示,M和N为正整数矩阵中的每个元素称为图像单元，又称为图像元素，或简称像素,55,数字图像的表示,(1)二进制图像在一幅二进制图像中，每一个像素将取两个离散数值（0或1）中的一个。二进制图像使用uint8或双精度类型的数组来存储。(2)索引图像索引图像是一种把像素直接作为RGB调色板下标的图像。在MATLAB中，索引图像包含一个数据矩阵X和一个颜色映射（调色板）矩阵map。数据矩阵可以是unit8、unit16或双精度类型的。颜色映射矩阵map是一个m3的数据阵列，其中每个元素的值均为0,1之间的双精度浮点型数据，map矩阵中的每一行分别表示红色、绿色和蓝色的颜色值。索引图像可把像素的值直接映射为调色板数值，每个像素的颜色通过使用X的像素值作为map的下标来获得，如值1指向map的第一行，值2指向第二行，以此类推。,MATLAB图像类型,56,数字图像的表示,(3)灰度图像灰度图像通常由一个unit8、unit16或双精度类型的数组来描述，其实质是一个数据矩阵I，如式(2.6.1)。该矩阵中的数据均代表了在一定范围内的灰度级，每一个元素对应于图像的一个像素点，通常0代表黑色，1、255或65535（针对不同的存储类型）代表白色。(4)多帧图像多帧图像是一种包含多幅图像或帧的图像文件，又称为多页图像或图像序列，主要用于需要对时间或场景上相关图像集合进行操作的场合。例如，磁谐振图像切片或电影帧等。在MATLAB中，它是一个四维数组，其中第四维用来指定帧的序号。,MATLAB图像类型,57,数字图像的表示,(5)RGB图像RGB图像又称为真彩图像，它是利用R、G、B三个分量表示一个像素的颜色，R、G、B分别代表红、绿、蓝三种不同的基本颜色，通过三基色可以合成出任意颜色。所以对一个尺寸为MN的真彩图像来说，在MATLAB中则存储为一个MN3的多维数据矩阵。RGB图像不使用调色板，每一个像素的颜色直接由存储在相应位置的红、绿、蓝颜色分量的组合来确定。每个像素的三个颜色分量都存储在矩阵的第三维中，如坐标(16,36)处的红、绿、蓝颜色值分别保存在元素(16,36,2)、(16,36,4)和(16,36,6)中。,MATLAB图像类型,58,空间分辨率,25625612812864643232,图像空间分辨率变化的典型效果,59,灰度级分辨率,L=16L=8L=4L=2,图像灰度分辨率变化的典型效果,60,象素间的基本关系,邻域,N4(p)象素(x,y)的4邻域(x+1,y)，(x-1,y)，(x,y+1)，(x,y-1),ND(p)象素(x,y)的对角邻域(x+1,y+1)，(x+1,y-1)，(x-1,y+1)，(x-1,y-1),N8(p)象素(x,y)的8邻域N4(p)+ND(p),61,象素间的基本关系,连通性,V是用于定义连接性的灰度值集合4连接：2个像素p和r在V中取值，且r在N4(p)中，则它们为4连接；8连接：2个像素p和r在V中取值，且r在N8(p)中，则它们为8连接；m连接(混合连接)：2个像素p和r在V中取值，且满足下列条件之一，则它们为m连接：r在N4(p)中；r在ND(p)中且N4(p)N4(r)是空集，该集合是由p和r的在V中取值的4近邻像素组成。,62,象素间的基本关系,连通性,从具有坐标(x,y)的像素p到具有坐标(s,t)的像素q的通路（或曲线）是特定像素序列，其坐标为(x0,